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基于人眼视觉特性的自适应水印隐藏算法研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 论文研究背景及意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9页
        1.1.2 研究意义第9-10页
    1.2 数字水印技术第10-13页
        1.2.1 数字水印技术的发展历程第10-11页
        1.2.2 数字水印技术的国内外研究现状及现有方法的不足第11-13页
    1.3 论文主要内容与大纲安排第13-15页
        1.3.1 论文主要内容第13-14页
        1.3.2 论文大纲安排第14-15页
第2章 数字水印概述第15-20页
    2.1 数字水印第15页
    2.2 数字水印的基本框架第15-16页
    2.3 数字水印的分类第16-17页
    2.4 数字水印的攻击方法第17页
    2.5 数字图像水印系统的质量评价第17-19页
    2.6 本章小结第19-20页
第3章 基于FRFT及HVS的自适应水印隐藏算法第20-33页
    3.1 相关技术第20-26页
        3.1.1 分数阶傅里叶变换第20-23页
            3.1.1.1 二维分数阶傅里叶变换的定义第20-21页
            3.1.1.2 二维分数阶傅里叶变换的性质第21-22页
            3.1.1.3 图像处理中的应用第22-23页
        3.1.2 改进的人类视觉系统第23-25页
            3.1.2.1 亮度掩蔽值第23-24页
            3.1.2.2 边缘掩蔽值第24页
            3.1.2.3 基于谱度量的纹理掩蔽值第24-25页
        3.1.3 非下采样轮廓波变换第25-26页
    3.2 基于FRFT及HVS的自适应水印隐藏算法第26-28页
        3.2.1 水印嵌入区域的选择第26页
        3.2.2 水印的嵌入算法第26-27页
        3.2.3 水印的提取算法第27-28页
    3.3 仿真实验与结果分析第28-32页
        3.3.1 算法的鲁棒性与隐蔽性分析第29-30页
        3.3.2 算法的自适应性分析第30-31页
        3.3.3 算法的安全性分析第31-32页
    3.4 本章小结第32-33页
第4章 基于HVS及Schur分解的自适应盲水印算法第33-49页
    4.1 相关技术第33-36页
        4.1.1 水印图像的预处理第33-34页
        4.1.2 Schur分解第34-36页
            4.1.2.1 Schur分解的定义第34-35页
            4.1.2.2 Schur分解的两个特性第35页
            4.1.2.3 HVS与Schur分解第35-36页
    4.2 基于HVS及Schur分解的自适应盲水印算法第36-39页
        4.2.1 水印嵌入位置的选择第36页
        4.2.2 水印的嵌入算法第36-38页
        4.2.3 水印的提取算法第38-39页
    4.3 仿真实验与结果分析第39-48页
        4.3.1 算法的隐蔽性分析第39-40页
        4.3.2 算法的鲁棒性分析第40-42页
        4.3.3 算法的自适应性分析第42-47页
        4.3.4 算法的安全性分析第47-48页
    4.4 本章小结第48-49页
第5章 总结与展望第49-51页
    5.1 全文工作总结第49页
    5.2 后续工作展望第49-51页
致谢第51-52页
参考文献第52-56页
攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果目录第56页

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